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  • 1、五大基本地形特点1、高原特征:海拔在500米以上;地势起伏不大,但是边缘陡峭;山峦起伏,凹凸不平。2、盆地特征:四周高,中间低。3、平原特征:海拔在200米以下;...(1)五大地形的气候特点...

    1、五大基本地形特点

    1、高原

    特征:海拔在500米以上;地势起伏不大,但是边缘陡峭;山峦起伏,凹凸不平。

    2、盆地

    特征:四周高,中间低。

    3、平原

    特征:海拔在200米以下;表面宽广zd,地平;分布在大河两岸和濒临海洋的地区。

    4、丘陵

    特征:海拔在200米—500米之间;坡度较缓;主要由低矮的山地组成。

    5、山地

    特征:海拔在500米以上;起伏很大,坡度陡峻,沟谷幽深,一般多呈脉状分布。

    (1)五大地形的气候特点扩展资料

    中国地势呈阶梯回状分布:

    1、地势的第一级阶梯是青藏高原和柴达木盆地,平均海拔在4000米以上。其北部与东部边缘分布有昆仑山脉、祁连山脉、横断山脉,是地势一、二级阶梯的分界线。

    2、地势的第二级阶梯上分布着大型的盆地和高原,平均海拔在1000—2000米之间,包括准噶尔盆地,塔里木盆地,内蒙古高原,黄土高原,四川盆地,云贵高原。其东面的大兴安岭、太行山脉、巫山、雪峰山是地势二、三级阶梯的分界线。

    3、地势的第三级阶梯上分布着广阔的平原,间有丘陵和低山,答包括东北平原,华北平原,长江中下游平原和辽东丘陵,山东丘陵和东南丘陵,其海拔多在500米以下。

    2、地形指的是什么

    地形指的是地表各种各样的形态,具体指地表 以上分布的固定性物体共同呈现出的高低起伏的各种状态。地形与地势、地貌不完全一样,地形偏向于局部结构,地势讲走向,地貌则一定是整体特征。如:鞍部是地形,山谷是地貌。按其形态可分为山地、高原、平原、丘陵和盆地五种类型。中国五大地形

    高原

    中国有四大高原:青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、云贵高原。它们集中分布在地势第一、二级阶梯上。由于高度、位置、成因和受外力侵蚀作用不同,高原的外貌特征各异。特征:海拔在1000米以上;地势起伏不大,但是边缘陡峭;山峦起伏,凹凸不平。

    2. 盆地

    中国有四大盆地:塔里木盆地、柴达木盆地、四川盆地、准噶尔盆地。它们多分布在地势的第二级阶梯上,由于所在位置不同,其特点也不相同。 此外,著名的吐鲁番盆地也分布在地势第二级阶梯上,它是中国地势最低的盆地(-155米)。特征:四周高,中间低。

    3. 平原

    中国有三大平原:东北平原、华北平原、长江中下游平原。它们在中国东部地势第三级阶梯上。由于位置、成因、气候条件等各不相同,在地形上也各具特色。 以上三大平原南北相连,土壤肥沃,是中国最重要的农耕区。除此以外,中国还有成都平原、汾渭平原、珠江三角洲、台湾西部平原等,它们也都是重要的农耕区。特征:海拔在200米以下;表面宽广,地平;分布在大河两岸和濒临海洋的地区。

    4. 丘陵

    辽西丘陵,淮阳丘陵和江南丘陵。黄土高原上有黄土丘陵。长江中下游河段以南有江南丘陵。辽东,山东两半岛上的丘陵分布也很广。东南丘陵:我国东南部,包括江南丘陵、浙闽丘陵、两广丘陵等,面积最大地势东西差异大,主要位于第二、三级阶梯,东部平原、丘陵面积广大,长江中下游平原是我国地势最低的平原,河汊纵横交错,湖泊星罗棋布;江南丘陵是我国最大的丘陵,大多由东北-西南走向的低山和河谷盆地相间分布。特征:海拔在200米-500米之间;坡度较缓;主要由低矮的山地组成。

    5. 山地

    山岭和高地的统称。我国的山地大多分布在西部,喜马拉雅山、昆仑山、唐古拉山、天山、阿尔泰山都是著名的大山。

    特征:海拔在500米以上;起伏很大,坡度陡峻,沟谷幽深,一般多呈脉状分布。地形级别

    1. 独立地形

    独立地形是一级地形,并不从属于其它地形。例如,西欧平原并不从属于某个盆地。高原也如此。

    2. 从属地形

    是二级地形,五大地形除了高原之外,都有不同级别,上下级则包容。西伯利亚平原从属于西伯利亚盆地,松嫩平原从属于松辽盆地,江汉平原从属于两湖盆地。

    3、中国五大地形的定义

    平原和高原的共同特点是地面起伏小知;不同的是平原海拔较低,一般在200米以下,而高原海拔较高,边缘比较陡峭。山地和丘陵的共同特点是地道面崎岖不平;不同的是山地较高,海拔多在500米以上,坡度较陡,沟谷较深。而丘陵较低,相对高度一般不超过200米。盆地四周多被山地或高原环绕,中部相版对低平。权也有些盆地中部为起伏的丘陵,但比四周的山地.高原要低得多。完全是教科书内容,放心可信。

    4、五种基本地形特征

    山地,是指海拔在500米以上来的高地,起伏很大,坡度陡峻,沟谷幽深,一般多呈脉状分布。

    丘陵,一般海拔在200米以上,500米以下,相对高度一般不超过自200米,起伏不大,坡度较缓,由连绵不断的低矮山丘组成的。

    平原,是海拔较低的平坦的广大百地区,海拔多在0—500米,一般都在沿海地度区。

    高原,是高度一般在1000米以上,面积广大,地形开阔,周边以明显的陡坡为界,比较完整的大面积隆起地区。

    盆地,是四周高问(山地或高原)、中部低(平原或丘陵)的答盆状地形。盆地多分布在多山的地表上,在丘陵、山地、高原都有相应的不同构造的盆地。盆地基本呈中间低,四周高的盆状形态。

    5、五大地形的概念

    山地:海拔1000米以上的,与高原相对

    平原:海拔1000米以下的宽广平坦陆地

    丘陵:海拔1000米以下的有起伏的山丘

    高原:说白了,海拔1000米以上的平原

    盆地:就是被山围住的平原嘛~~

    6、五种地形的基本特征

    山地,是指海拔在500米以上的高地,起伏很大,坡度陡峻,沟谷幽深,一般多呈脉状分布。复

    丘陵,一般海拔在200米以上,500米以下,相对高度一般不超过200米,制起伏不大,坡度较缓,由连绵不断的低矮山丘组成的。

    平原,是海拔较低的平坦的广大地区,海拔多在0—500米,一般都在沿海地区。

    高原,是高度一般在1000米以上,面积广大,地形开阔,周边以明显的陡坡为界,比较完整的大面积隆起地区。

    盆地,是四周高(山地或高原)、中部低(平百原或丘陵)的盆状地形。盆地多分布在多山的地表上,在丘陵、山地、高原都有相应度的不同构造的盆地。盆地基本呈中间低,四周高的盆状形态。

    7、五种地形的等高线特点

    山地:等高线较密集,数来值在500米以上;

    丘陵:等高线较山地稀疏一些,源数值在500米以下

    高原:中间很稀疏,几乎没有,但边缘很稠密,数值一百般在度500米以上,多在100米以上。

    盆地:等高线四周稠密,数值多在500米以上,中间稀疏。知

    平原:等高线非常稀疏,数值一定在200米以下道。

    一般读此类图的思路。

    8、日本地形,气候,河流,主要城市及五大工业区

    百度知道

    日本位置,地形,气候,河流,文化背景。

    日本地形,气候,河流,主要城市及五大工业区

    日本地形,气候,河流,主要城市及五大工业区

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    我来答共1条回答

    开心班主LV.92015-01-29

    1.地形:日本是一个多山的岛国,山地成脊状分布于日本的中央,将日本的国土分割为太平洋一侧和日本海一侧,山地和丘陵占总面积的71%,大多数山为火山。国土森林覆盖率高达67%。富士山是日本的最高峰,海拔3776米,是日本最高峰,被日本人尊称为:圣岳。

    日本群岛地处位于亚欧板块和太平洋板块的交界地带,即环太平洋火山地震带,火山、地震活动频繁,危害较大的地震平均3年就要发生1次。

    日本的平原主要分布在河流的下游近海一带,多为冲积平原,规模较小,较大的平原有石狩平原、越后平原、浓尾平原、十胜平原等,其中面积最大的平原为关东平原。日本平原面积狭小,耕地十分有限,人口生理密度高达2924人/平方公里,为世界第26位。

    2.气候:日本地处以温带和亚热带季风气候为主,气候温和、四季分明,具有海洋性典型特征。全国横跨纬度达25°,南北气温差异十分显著。

    北海道与本州的东北地区、高原地带属温带,本土大部地区及冲绳等南方诸岛则为亚热带。此外,日本所处位置令她受到季候风及洋流交汇的影响,因此四季分明、降水充沛。

    是世界上降水量较多的地区。主要原因包括了日本海侧地区冬季的降雪;6、7月(冲绳、奄美为5、6月)间连绵不断的梅雨;以及夏季到秋季登陆或接近日本的台风。日本有记载的最高温度纪录是40.9度,于2007年8月16日在崎玉县熊谷市和岐阜县多治见市测得;有记载的最低温度纪录是-41度,于1902年1月25日在北海道旭川市测得。

    3.河流:日本境内河流流程短水能资源丰富,最长的信浓川长约367公里;最大的湖泊是琵琶湖,面积672.8平方公里。

    4.日本主要城市:

    5:五大工业区:日本的工业主要集中在太平洋沿岸地区(太平洋沿岸带状工业地带)。主要有京滨(东京---横滨),名古屋(名古屋为中心),阪神(大阪--神户),濑户内(濑户内海沿岸)和北九州五大工业区。这种工业分布被称为“临海型”工业布局。

    9、五种基本地形

    14、五种基本地形的特点:

    平原:海拔较低,地面平坦;

    高原:海拔较高,地面坦荡,边缘陡峻;

    山地:海拔较高,峰峦起伏,坡度陡峻;

    丘陵:地面起伏,海拔不高,坡度和缓;

    盆地:周围高,中间低。

    10、五种主要地形类型

    五种主要地形类型:

    1、高原

    中国有四大高原:青藏高原、内蒙古高原、黄土高原、云贵高原。它们集中分布在地势第一、二级阶梯上。由于高度、位置、成因和受外力侵蚀作用不同,高原的外貌特征各异。特征:海拔在500米以上;地势起伏不大,但是边缘陡峭;山峦起伏,凹凸不平。

    2、盆地

    中国有四大盆地:塔里木盆地、柴达木盆地、四川盆地、准噶尔盆地。它们多分布在地势的第二级阶梯上,由于所在位置不同,其特点也不相同。 此外,著名的吐鲁番盆地也分布在地势第二级阶梯上,它是中国地势最低的盆地(-155米)。特征:四周高,中间低。

    3、平原

    中国有三大平原:东北平原、华北平原、长江中下游平原。它们在中国东部地势第三级阶梯上。由于位置、成因、气候条件等各不相同,在地形上也各具特色。

    4、丘陵

    中国有三大丘陵:辽西丘陵,淮阳丘陵与江南丘陵。黄土高原上有黄土丘陵。长江中下游河段以南有江南丘陵。辽东,山东两半岛上的丘陵分布也很广。

    4、山地

    山岭和高地的统称。我国的山地大多分布在西部,喜马拉雅山、昆仑山、唐古拉山、天山、阿尔泰山都是著名的大山。特征:海拔在500米以上;起伏很大,坡度陡峻,沟谷幽深,一般多呈脉状分布。

    (10)五大地形的气候特点扩展资料:

    中国地势呈阶梯状分布:

    1、地势的第一级阶梯是青藏高原和柴达木盆地,平均海拔在4000米以上。其北部与东部边缘分布有昆仑山脉、祁连山脉、横断山脉,是地势一、二级阶梯的分界线。

    2、地势的第二级阶梯上分布着大型的盆地和高原,平均海拔在1000—2000米之间,包括准噶尔盆地,塔里木盆地,内蒙古高原,黄土高原,四川盆地,云贵高原。其东面的大兴安岭、太行山脉、巫山、雪峰山是地势二、三级阶梯的分界线。

    3、地势的第三级阶梯上分布着广阔的平原,间有丘陵和低山,包括东北平原,华北平原,长江中下游平原和辽东丘陵,山东丘陵和东南丘陵,其海拔多在500米以下。

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  • 盆地,顾名思义,就像一个放在地上的盆子,有下凹和隆起的部分,是一种四周高(高原或山脉)中间低(丘陵或平原)的地形。 人们把四周高(山地或高原)、中部低(平原或丘陵)的盆状地形称为盆地。地球上最大的盆地在东非...

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    leisley

    推荐于 2017.11.24

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    原(plain)

    陆地上海拔高度相对比较小的地区称为平原。

    平原是陆地上最平坦的地域,海拔一般在200米以下。平原地貌宽广平坦,起伏很小,它以较小的起伏区别于丘陵,以较小的高度来区别于高原。

    平原的类型较多,按其成因一般可分为构造平原、侵蚀平原和堆积平原,但大多数形成一般都是河流冲击的结果。堆积平原是在地壳下降运动速度较小的过程中,沉积物补偿性堆积形成的平原。洪积平原、冲积平原,海积平原都属于堆积平原。如长江中下游平原就是冲积平原。侵蚀平原,也叫剥蚀平原,是在地壳长期稳定的条件下,风化物因重力,流水的作用而使地表逐渐被剥蚀,最后形成的石质平原。侵蚀平原一般略有起伏状,如我国江苏徐州一带的平原。构造平原是因地壳抬升或海面下降而形成的平原,如俄罗斯平原。

    丘陵一般海拔在200米以上,500米以下,相对高度一般不超过200米,高低起伏,坡度较缓,由连绵不断的低矮山丘组成的地形。

    丘陵一般没有明显的脉络,顶部浑圆,是山地久经侵蚀的产物。

    丘陵在陆地上的分布很广,一般是分布在山地或高原与平原的过渡地带,在欧亚大陆和南北美洲,都有大片的丘陵地带。

    山地,属地质学范畴,地表形态按高程和起伏特征定义为海拔500米以上,相对高差200米以上。

    地球陆地的表面,有许多蜿蜒起伏、巍峨奇特的群山。山由山顶、山坡和山麓三个部分组成 ,平均高度都在海拔500米以上。它们以较小的峰顶面积区别于高原,又以较大的高度区别于丘陵。这些群山层峦叠嶂,群居一起,形成一个山地大家族。

    山地的表面形态奇特多样,有的彼此平行,绵延数千公里;有的相互重叠,犬牙交错,山里套山,山外有山,连绵不断。山地的规模大小也不同,按山的高度分,可分为高山、中山和 低山。海拔在3500米以上的称为高山,海拔在1000-3500米的称为中山,海拔低于1000米的称为低山。按山的成因又可分为褶皱山、断层山、褶皱一断层山、火山、侵蚀山等。褶皱山是地壳中的岩层受到水平方向的力的挤压,向上弯曲拱起而形成的。断层山是岩层在受到垂直方向上的力,使岩层发生断裂,然后再被抬升而形成的。喜马拉雅山是典型的褶皱山,江西的庐山是断层山,天山山脉属于褶皱一断层山。

    盆地,顾名思义,就像一个放在地上的大盆子,有下凹和隆起的部分,是一种四周高(高原或山脉)中间低(丘陵或平原)的地形。

    人们把四周高(山地或高原)、中部低(平原或丘陵)的盆状地形称为盆地。地球上最大的盆地在东非大陆中部,叫刚果盆地或扎伊尔盆地,面积约相当于加拿大的1/3。这是非洲重要的农业区,盆地边缘有着丰富的矿产资源。

    盆地主要有两种类型。一种是地壳构造运动形成的盆地,称为构造盆地,如我国新疆的吐鲁番盆地、江汉平原盆地。另一种是由冰川、流水、风和岩溶侵蚀形成的盆地,称为侵蚀盆地 ,如我国云南西双版纳的景洪盆地,主要由澜沧江及其支流侵蚀扩展而成。

    海拔高度一般在1000米以上,面积广大,地形开阔,周边以明显的陡坡为界,比较完整的大面积隆起地区称为高原。高原与平原的主要区别是海拔较高,它以完整的大面积隆起区别于山地。

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  • 等高地形图

    千次阅读 2008-11-10 13:51:00
    1.等高线地形图 等高线就是把地图上海拔相同的、相近的各点连接成一环线直接投影到平面形成水平曲线,不同高度的环线不会相合,除非地表显示悬崖或峭壁才能使某处线条太密集出现重叠现像。虽然这是一种假想的线条,...

    1.等高线地形图
        
    等高线就是把地图上海拔相同的、相近的各点连接成一环线直接投影到平面形成水平曲线,不同高度的环线不会相合,除非地表显示悬崖或峭壁才能使某处线条太密集出现重叠现像。虽然这是一种假想的线条,但是通过观察等高线的疏密程度可以了解到大致的地形:等高线稀疏的地方坡度就缓,等高线密集的地方坡度就陡;等高线上方间距小于下方间距的为凹形坡,反之为凸形坡。等高线地形图上除了有等高线之外,还包括比例尺、经纬度坐标或UTM坐标等要素。另外一个重要的问题就是关于方向,等高线地图上可能会出现三种方向标示,线画正直,顶上有个小五角星,是表示指向地球北极的,叫真子午线,又叫真北方向线;线画顶端有个小箭头的,表示磁针所指的方向,叫磁子午线,又叫磁北方向线;线画顶端有个“V”的,表示纵坐标线所指的北方,这三条方向线合起来叫三北方向。

    2.
    指南针与磁偏角

          
    指南针是进行户外运动简单实用的工具,目前市面上的指南针有十来块钱的普通指南针,也有上百块钱的军用或专用指南针,比较贵的指南针除了精度高外,还可以测倾角,距离等数值,不过一般情况下普通指南针对于户外使用来说已经足够了。在指南针的使用过程中,我们需要注意的一个问题是磁偏角。指南针的指针指示的是地磁南北极,而我们平时所说的南北指的是地理南北。目前地磁南北极一个约在北纬72°西经96°处,一个约在南纬70°东经150°处,在北京附近存在地磁北极在地里北极偏西左右。需要注意的另外一个问题是指南针使用时不要靠近强磁体,比如说你带的手表可能会影响指南针的指向,另外特定的矿产也会使指南针的指示产生错误。

    3.GPS
    全球定位系统

          GPS
    是全球定位系统(Global Positioning System)的简称,该系统是美国从本世纪70年代开始研制的,总共历时20年,耗资200亿美元,1994年全面建成了,这套系统依靠卫星具有在海、陆、空全方位实时三维导航与定位能力。目前GPS接收机在收到4颗及以上卫星的信号时可以计算出本地经度、纬度、高度三维坐标,水平精度可以达到 15 ,在接收到3颗卫星信号时可以定位二维坐标。GPS接收机可以把定位信息以经纬度或UTM坐标的形式显示在屏幕上或输出到计算机,GPS星历和输出信息使用WGS84坐标系。GPS并不能完全取代指南针,因为GPS静止时不能指示方向,只有运动时才可以通过分析两点的相对方位来判断方向,这在崎岖的山路上是一件非常麻烦的事情。

    4.WGS84
    大地坐标系

          WGS84(World Geodetic System
    1984)是美国国防部研制确定的大地坐标系,是GPS系统采用的坐标体系,其坐标系的几何定义是:原点在地球质心,z轴指向 BIH 19840定义的协议地球极(CTP)方向,X轴指向 BIH 1984.0 的零子午面和 CTP赤道的交点。Y轴与 ZX轴构成右手坐标系。我国目前应用的地形图使用1954年北京坐标系,WGS84坐标系与我国54坐标系之间有约80 -120 的误差。目前有通知要求所有地图全部改版为1980年国家大地坐标系(西安),不同坐标系之间存在着平移和旋转关系。以下是WGS84椭球及有关常数:对应于 WGS84大地坐标系有一个WGS84椭球,其常数采用 IUGG17届大会大地测量常数的推荐值。WGS84椭球两个最常用的几何常数:长半轴:6378137±2(m)
    扁率:1
    298.257223563

    5.
    地理坐标(经纬度坐标
    )

          
    一八八四年国际经度会议规定,以通过英国伦敦格林威治天文台子午仪中心的经线为经线。从经线往东叫东经,往西叫西经,东、西各分180°。习惯上以西经20°和东经160°为分界把地球分为东西两个半球。假如从地轴的正中间将地球切成南北两半,上边的一半叫北半球,下边的一半叫南半球。被切的这个平面,叫赤道面。赤道面与地球表面相交的线叫赤道。纬线从赤道往两极越来越短,到了两极就缩小成一个点了。科学家们把赤道定为纬线,从赤道向两极各分为90°,赤道以南叫南纬,赤道以北叫北纬。在计算机或GPS上经纬度经常用度、分、秒和度.度、分.分、秒.秒的混合方式进行表示,度、分、秒间的进制是60进制,度.度、分.分、秒.秒的进制是100进制,换算时一定要注意。可以近似地认为每个纬度之间的距离是不变的 111KM ,每分间 1.85KM ,每秒间 31.8M 。经度间的距离随纬度增高逐渐减小,可按一下公式计算:

                
    经度长度=111.413cosφ0.094cos3φ公里(纬度φ)
    在北京附近,可以近似地认为经度每度间为 85 公里 ,每分间 1.42 公里 ,每秒间 23.7

    6.
    平面直角坐标(UTM坐标系统)

          UTM(UNIVERSAL TRANSVERSE MERCARTOR GRID SYSTEM,
    通用横墨卡托格网系统)坐标是一种平面直角坐标,这种坐标格网系统及其所依据的投影已经广泛用于地形图,作为卫星影像和自然资源数据库的参考格网以及要求精确定位的其他应用。在UTM系统中,北纬84度和南纬80度之间的地球表面积按经度6度划分为南北纵带(投影带)。从180度经线开始向东将这些投影带编号,从1编至60(北京处于第50)。每个带再划分为纬差8度的四边形。四边形的横行从南纬80度开始。用字母CX(不含IO)依次标记(X行包括北半球从北纬72度至84度全部陆地面积,共12)每个四边形用数字和字母组合标记。参考格网向右向上读取。每一四边形划分为很多边长为1000  000 的小区,用字母组合系统标记。在每个投影带中,位于带中心的经线,赋予横坐标值为500  000 。对于北半球赤道的标记坐标值为0,对于南半球为 10000000 ,往南递减。

          
    大比例尺地图UTM方格主线间距离一般为 1KM ,因此UTM系统有时候也被称作方里格。因为UTM系统采用的是横墨卡托投影,沿每一条南北格网线(带中心的一条格网线为经线)比例系数为常数,在东西方向则为变数。沿每一UTM格网的中心格网线的比例系数应为099960(比例尺较小),在南北纵行最宽部分(赤道)的边缘上,包括带的重叠部分,距离中心点大约 363 公里 ,比例系数为 1.00158

     

     

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  • 绘制等高线图的算法

    千次阅读 2019-06-12 11:14:52
    假设我们在一个矩形范围内,有一些离散的高度数据,形如(x,y,height)这样的数据集,然后我们要得到一张这样的等高线图: 我们描述一下生成等高线图的算法。 一、图形概述 实际地图上实用的单位是米,但我们显示...

    假设我们在一个矩形范围内,有一些离散的高度数据,形如(x,y,height)这样的数据集,然后我们要得到一张这样的等高线图:

    我们描述一下生成等高线图的算法。

    一、图形概述

    实际地图上实用的单位是米,但我们显示时使用的单位是像素,这里面有一个转换的关系。而且,显示的图形有可能需要缩放。所以我们收集的数据,x和y统一使用相对值。我们把总长和总宽都定为1,实际的坐标相对于单位1来定。例如地图长8km,然后我们的坐标点x为1km,那么x就是1/8=0.125。

    实际上,等高线图是分成一个一个网格的,我所使用的网格大小是10*10。每个网格里的线和颜色组成了整张的等高线图。

    二、插值

    我们的数据都是形如(x,y,height)这样的格式,如(0.85f, 0.05f, 0.49f)、(0.75f, 0.1f, 0.7f)、(0.5f, 0.65f, 0.04f)。

    假如我们要显示的图形大小是800*600,切成网格后,就会有80*60=4800个网格。一般情况下,我们收集到的数据量远远小于这个数,所以我们就需要插值。

    我们用比较简单的距离反比策略进行插值。我们知道,跟某个点的距离越近,受它的影响就越大。所以,跟点V(x1,y1)相距d的点P(x,y),它受V的影响可按以下公式计算:

    P-V=V/d

    其中d=(x-x1)^2+(y-y1)^2

    而P的最终值,由平面上所有已知值的点确定。

    代码如下:

    double D = 0;
    double DV = 0;
    foreach (IntMeasureData imd in measure_data)
    {
        double d = 1.0 / ((imd.X - i) * (imd.X - i) + (imd.Y - j) * (imd.Y - j));
        D += d;
        DV += imd.Z * d;
    }
    value = (float)(DV / D);

    三、Marching squares算法

    这就是生成等高线图的一种算法,我们来描述一下。

    我们上面提到过,把800*600的图切成了80*60个网格,而在第二步里面,我们把这些网格都填满数据了。我们假设数据如下:

    图中的数据就是高度。我们现在要画一条高度值为5的线。我们把5跟表格中的数据比较,比5大的为1,用实心黑点表示,比5小的为0,化为一个二值的表格,如下图所示:

    然后如果我们把每个格子取出来,就会发现有以下的16种情况:

    只要我们把上图的线画出来,就会拼出一张等高线图。

    四、算法细节

    问题1,我们可能需要的是有颜色的图,而不是只有线条的图。

    我们只要把上图中格子里的线和实心黑点围成的区域填充颜色即可。

    问题2,不同的高度值,如何绘图。

    先画低阈值的,再画高阈值的,一层层往上叠即可。

    问题3,有没有办法把所有格子的线条围成一个区域,然后对这个区域进行一次性颜色的填充。

    如果有,就不会用这种分成一格一格的方法去做了。只能一格一格地填充颜色。

    五、代码解析

    代码是C#、WPF。

    我们先定义测量数据的数据结构:

    /// <summary>
    /// 测量数据
    /// </summary>
    public struct MeasureData
    {
        /// <summary>
        /// 初始化测量数据
        /// </summary>
        /// <param name="x">坐标x</param>
        /// <param name="y">坐标y</param>
        /// <param name="z">高度</param>
        public MeasureData(float x, float y, float z)
        {
            X = x;
            Y = y;
            Z = z;
        }
    
        /// <summary>
        /// 坐标X
        /// </summary>
        public float X;
    
        /// <summary>
        /// 坐标Y
        /// </summary>
        public float Y;
    
        /// <summary>
        /// 高度
        /// </summary>
        public float Z;
    }
    
    internal struct IntMeasureData
    {
        public IntMeasureData(MeasureData md, int x_num, int y_num)
        {
            X = (int)(md.X * x_num);
            if (X >= x_num)
            {
                X = x_num - 1;
            }
            Y = (int)(md.Y * y_num);
            if (Y >= y_num)
            {
                Y = y_num - 1;
            }
            Z = md.Z;
        }
    
        public int X;
        public int Y;
        public float Z;
    }

    IntMeasureData是存放在网格里的数据。

    然后我们做第一步:数据插值:

    /// <summary>
    /// 数据插值
    /// </summary>
    private void InitData()
    {
        x_num = (int)(w / grid_w);
        y_num = (int)(h / grid_h);
        data = new float[x_num, y_num];
    
        IntMeasureData[] measure_data = new IntMeasureData[HeightDots.Length];
        for (int i = HeightDots.Length - 1; i >= 0; i--)
        {
            measure_data[i] = new IntMeasureData(HeightDots[i], x_num, y_num);
        }
    
        min = float.MaxValue;
        max = float.MinValue;
        for (int i = 0; i < x_num; i++)
        {
            for (int j = 0; j < y_num; j++)
            {
                float value = 0;
                bool find = false;
                foreach (IntMeasureData imd in measure_data)
                {
                    if (i == imd.X && j == imd.Y)
                    {
                        value = imd.Z;
                        find = true;
                        break;
                    }
                }
    
                if (!find)
                {
                    double D = 0;
                    double DV = 0;
                    foreach (IntMeasureData imd in measure_data)
                    {
                        double d = 1.0 / ((imd.X - i) * (imd.X - i) + (imd.Y - j) * (imd.Y - j));
                        D += d;
                        DV += imd.Z * d;
                    }
                    value = (float)(DV / D);
                }
    
                data[i, j] = value;
                min = Math.Min(min, value);
                max = Math.Max(max, value);
            }
        }
    }

    核心是Marching squares算法的实现:

    /// <summary>
    /// 获取某个阈值下的图形数据
    /// </summary>
    /// <param name="threshold">阈值</param>
    /// <returns>图形数据</returns>
    private List<List<PointF>> CreateMapData(float threshold)
    {
        byte[,] binary_data = new byte[x_num, y_num];
        for (int i = 0; i < x_num; i++)
        {
            for (int j = 0; j < y_num; j++)
            {
                binary_data[i, j] = (byte)((data[i, j] >= threshold) ? 1 : 0);
            }
        }
    
        List<List<PointF>> shapes = new List<List<PointF>>();
        for (int i = 1; i < x_num; i++)
        {
            for (int j = 1; j < y_num; j++)
            {
                int num = (binary_data[i - 1, j - 1] << 3) + (binary_data[i, j - 1] << 2) + (binary_data[i, j] << 1) + binary_data[i - 1, j];
                List<PointF> points = new List<PointF>();
                switch (num)
                {
                    case 0:
                        break;
                    case 1:
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 2:
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 3:
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 4:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 5:
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 6:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 7:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 8:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 9:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 10:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 11:
                        AddTop(points, i, j, threshold);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 12:
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        break;
                    case 13:
                        AddRight(points, i, j, threshold);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        break;
                    case 14:
                        AddLeft(points, i, j, threshold);
                        AddBottom(points, i, j, threshold);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        break;
                    case 15:
                        AddLeftTop(points, i, j);
                        AddRightTop(points, i, j);
                        AddRightBottom(points, i, j);
                        AddLeftBottom(points, i, j);
                        break;
                }
                if (num != 0)
                {
                    shapes.Add(points);
                }
            }
        }
    
        return shapes;
    }
    private void AddLeft(List<PointF> list, int x, int y, float threshold)
    {
        list.Add(new PointF((x - 1) * grid_w, (y - 1 + V(data[x - 1, y - 1], data[x - 1, y], threshold)) * grid_h));
    }
    
    private void AddRight(List<PointF> list, int x, int y, float threshold)
    {
        list.Add(new PointF(x * grid_w, (y - 1 + V(data[x, y - 1], data[x, y], threshold)) * grid_h));
    }
    
    private void AddTop(List<PointF> list, int x, int y, float threshold)
    {
        list.Add(new PointF((x - 1 + V(data[x - 1, y - 1], data[x, y - 1], threshold)) * grid_w, (y - 1) * grid_h));
    }
    
    private void AddBottom(List<PointF> list, int x, int y, float threshold)
    {
        list.Add(new PointF((x - 1 + V(data[x - 1, y], data[x, y], threshold)) * grid_w, y * grid_h));
    }
    
    private void AddLeftTop(List<PointF> list, int x, int y)
    {
        list.Add(new PointF((x - 1) * grid_w, (y - 1) * grid_h));
    }
    
    private void AddRightTop(List<PointF> list, int x, int y)
    {
        list.Add(new PointF(x * grid_w, (y - 1) * grid_h));
    }
    
    private void AddLeftBottom(List<PointF> list, int x, int y)
    {
        list.Add(new PointF((x - 1) * grid_w, y * grid_h));
    }
    
    private void AddRightBottom(List<PointF> list, int x, int y)
    {
        list.Add(new PointF(x * grid_w, y * grid_h));
    }
    
    private float V(float min, float max, float threshold)
    {
        return (threshold - min) / (max - min);
    }

    结果是我们得到了每个网格要填充颜色的端点列表。把这些端点围成一个多边形,再绘制成图形即可。

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    河南,古称中原、中州、豫州,简称“豫”,因历史上部分位于黄河以南,故名河南。河南位于中国中东部、黄河中下游。 原始社会时期,黄河中下游的中原河南地区,河流纵横、气候湿润、森林茂密、野象众多,河南被...
  • 安徽省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2017-12-19 10:54:54
    导出的TIF高程DEM文件,又可以通过GlobalMapper 或 ArcGIS 等专业软件提取等高线或生成三维地形,适用于三维仿真、三维地形建模或构建虚拟三维场景等应用。 相关文档教程,请参阅: GlobalMapper破解...
  • 福建省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2018-01-09 15:12:20
    导出的TIF高程DEM文件,又可以通过GlobalMapper 或 ArcGIS 等专业软件提取等高线或生成三维地形,适用于三维仿真、三维地形建模或构建虚拟三维场景等应用。 相关文档教程,请参阅: GlobalMapper破解...
  • 北京市谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2017-12-15 14:43:03
     、北京市谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线?  北京市谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线的方法,请参阅官网教程:   提取SHP矢量格式等高线的方法   提取DWG矢量格式的CAD等高线的方法 ...
  • 内蒙古自治区,简称“内蒙古”或“内蒙”,自治区首府为呼和浩特,内蒙古横跨中国东北、华北、西北三地区,接邻八个省区,是中国邻省较多的省级行政区之一。 清代将较早内附的漠南蒙古各部称为“内札萨克蒙古”...
  • 河北省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2018-04-25 16:55:53
    河北是中华民族的发祥地之一,早在千多年前,中华民族的三始祖黄帝、炎帝和蚩尤就在河北由征战到融合,开创了中华文明史。春秋战国时期河北地属燕国和赵国,故有“燕赵大地”之称,汉代属幽州、冀州。唐代为河...
  • 、黑龙江省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线? 黑龙江省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线的方法,请参阅官网教程: 提取SHP矢量格式等高线的方法 提取DWG矢量格式的CAD等高线的方法...
  • (1)绘制一条折线 import matplotlib.pyplot as plt #调用matplotlib中的子模块pyplot绘制折线 # 定义2个列表分别作为X轴、Y轴数据 x_data = ['2012','2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '...
  • 一幅地图不同海拨用不同的颜色表示,即等高线表示法。高度基于同样的原理,只不过这里的高度值表现为图像中的亮度值。在高度中,高度值表现为0~255之间的明暗值,如所示:screen.width*0.7) {this.resized=...
  • 江苏省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2018-05-03 15:49:18
    位于中国大陆东部沿海中心、长江下游,东濒黄海,东南与浙江和上海毗邻,西接安徽,北接山东,地跨长江、淮河,京杭运河从中穿过。 江苏拥有江淮、金陵、吴、中原四大多元文化,是中国古代文明的发祥地之一,共...
  • 吉林省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2018-05-03 15:53:45
    、吉林省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线? 吉林省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线的方法,请参阅官网教程: 提取SHP矢量格式等高线的方法 提取DWG矢量格式的CAD等高线的方法 ...
  • 浙江省谷歌地球高程DEM等高线下载

    千次阅读 2018-05-18 17:08:04
    、浙江省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线? 浙江省谷歌地球高程DEM数据如何提取10米等高线的方法,请参阅官网教程: 提取SHP矢量格式等高线的方法 提取DWG矢量格式的CAD等高线的方法 六、结语 综上所述,从...

空空如也

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五大地形等高线地形图